隨著機器學習(Machine Learning；ML)推論(inference)程序由雲端漸擴及邊緣端，GPU晶片龍頭NVIDIA布局Jetson產品線主打AI嵌入式應用，創客版Jetson Nano強調平價低功耗吸引開發者目光。此前，Google基於Edge TPU推出Coral加入AI開發板戰局，藉開發者擴散AI技術，加速推動智慧邊緣應用市場起飛。
NVIDIA近期發表基於舊規格GPU的Jetson Nano，並將開發板規格與售價盡可能貼近Raspberry Pi開發板，企圖吸引創客(maker)社群中的開發者購買使用，藉由Raspberry Pi開發社群的擴散，進而提升GPU市場滲透率。
Google在NVIDIA發表Jetson Nano前夕，已搶先向創客開發社群推出基於Edge TPU的Coral開發板，二者皆強調能提供AI加速運算執行邊緣裝置上的推論程序，將有助AI技術普及並加速邊緣運算產業發展。
DIGITIMES Research分析師陳辰妃認為，雖然業者對AI加速晶片運算效能競逐持續，但其背後軟體生態的完整度更受到市場重視。NVIDIA因長期為GPU晶片建構CUDA軟體社群，能提供較為完整的AI應用軟硬體整合資源，因此有助推廣GPU應用及AI產業發展。
值得注意的是，由於科技大廠各擁累積多年的軟硬體技術整合優勢，紛紛推出邊緣端AI加速晶片，對著重邊緣端應用的AI晶片新創業者也構成極大威脅，對於AI晶片新創市場的衝擊值得後續觀察。
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NVIDIA近期發表基於舊規格GPU的Jetson Nano，並將開發板規格與售價盡可能貼近Raspberry Pi開發板，企圖吸引創客(maker)社群中的開發者購買使用，藉由Raspberry Pi開發社群的擴散，進而提升GPU市場滲透率。
Google在NVIDIA發表Jetson Nano前夕，已搶先向創客開發社群推出基於Edge TPU的Coral開發板，二者皆強調能提供AI加速運算執行邊緣裝置上的推論程序，將有助AI技術普及並加速邊緣運算產業發展。
DIGITIMES Research分析師陳辰妃認為，雖然業者對AI加速晶片運算效能競逐持續，但其背後軟體生態的完整度更受到市場重視。NVIDIA因長期為GPU晶片建構CUDA軟體社群，能提供較為完整的AI應用軟硬體整合資源，因此有助推廣GPU應用及AI產業發展。
值得注意的是，由於科技大廠各擁累積多年的軟硬體技術整合優勢，紛紛推出邊緣端AI加速晶片，對著重邊緣端應用的AI晶片新創業者也構成極大威脅，對於AI晶片新創市場的衝擊值得後續觀察。
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